任意形狀輸入的簡單網絡

Question

我試圖創建自動編碼Keras與Tensorflow后端。 我按照本教程制作自己的教程 。 輸入網絡的方法是任意的，即每個樣本都是一個二維列，具有固定的列數（在這種情況下為12 ），但行的范圍在4到24之間。

到目前為止，我嘗試過的是：

# Generating random data
myTraces = []
for i in range(100):
    num_events = random.randint(4, 24) 
    traceTmp = np.random.randint(2, size=(num_events, 12))

    myTraces.append(traceTmp)

myTraces = np.array(myTraces) # (read Note down below) 

這是我的樣本模型

input = Input(shape=(None, 12))

x = Conv1D(64, 3, padding='same', activation='relu')(input)

x = MaxPool1D(strides=2, pool_size=2)(x)

x = Conv1D(128, 3, padding='same', activation='relu')(x)

x = UpSampling1D(2)(x)
x = Conv1D(64, 3, padding='same', activation='relu')(x)

x = Conv1D(12, 1, padding='same', activation='relu')(x)

model = Model(input, x)
model.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')

model.fit(myTraces, myTraces, epochs=50, batch_size=10, shuffle=True, validation_data=(myTraces, myTraces))

注意 ：根據Keras Doc ，它說輸入應該是一個numpy數組，如果這樣做，則會出現以下錯誤：

ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (100, 1)

如果我不將其轉換為numpy數組，並將其作為numpy數組的列表，則會出現以下錯誤：

ValueError: Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 1 array(s), but instead got the following list of 100 arrays: [array([[0, 1, 0, 0 ...

我不知道我在做什么錯。 我也是Keras的新手。 我真的很感謝對此的任何幫助。

Answer 1

Numpy不知道如何處理行大小不同的數組列表（請參閱此答案 ）。 當您使用traceTmp調用np.array時，它將返回一個數組列表，而不是3D數組（形狀為（100，1）的數組表示100個數組的列表）。 Keras也將需要一個齊整的數組，這意味着所有輸入數組都應具有相同的形狀。

您可以做的就是用零填充數組，使它們都具有形狀（24,12）：然后np.array可以返​​回3維數組，而keras輸入層不會抱怨。